左晓敏，李金厚，刘辉，张学峰

（安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243002）

一种多传感器的盲区边缘定位精度改进的算法

左晓敏，李金厚，刘辉，张学峰

（安徽工业大学计算机科学与技术学院，安徽马鞍山243002）

针对多传感器观测盲区两侧边缘处出现误差较大现象，提出基于阈值的盲区两侧附近异常数据的检测方法。对原有数据沿x轴、y轴方向进行正交分解，分别选取检测这两个方向分量上异常数据的阈值。在此基础上，对原有数据进行筛选，然后通过适当的填补方法，依次对这两个方向上剔除掉的数据进行填补，获得完整的数据集，以替代原有数据。仿真结果表明，采用新算法可以明显提高目标在盲区边缘附近的定位精度。

异常数据；检测；传感器；定位

在跟踪定位系统中，多传感器的数据融合，是对多传感器的原始信息利用信息融合技术进行处理，以达到实现高性能的跟踪定位效果。但由于传感器的系统偏差和随机误差的存在，在目标跟踪系统中，目标的定位计算受到很大的影响。其中，现有的滤波方法可以消除随机误差，而系统误差，因为具有确定性，所以滤波方法无法将其去除[1]。需要事先对系统误差进行估计，再对后续的传感器配准进行补偿，这一过程称为误差配准[2]。传感器数据融合技术的发展离不开传感误差配准技术的发展，后者为前者提供技术保障。现如今这种技术已成为传感器配准研究中的热点问题，同时也是难点问题[3-4]。……